Com o aumento exponencial de dados coletados pelo Instagram através de postagens de seus usuários, a plataforma utiliza-se de técnicas como machine learning, analytics e inteligência artificial para estudar comportamentos e resolver problemas.
Introdução
O Instagram, em 2020, possuía 1 bilhão de usuários ativos no mundo. Sendo a quinta rede social mais popular, ficava atrás apenas do Facebook, YouTube, Whatsapp e WeChat. No Brasil ela é a quarta rede social mais utilizada e possui mais de 110 milhões de usuários ativos (dados de 2021).
Experimentos e Resultados
Com o alto e crescente número de usuários ativos e suas postagens, a quantidade de dados trafegados no Instagram é gigantesca e é usada não só para benefício próprio da Meta, mas também de seus usuários. Para comportar todas as análises e estudos necessários, a utilização de Big Data torna-se fundamental.
A seguir, veja alguns exemplos da utilização de Big Data pelo Instagram:
explorar as páginas e função de busca onde os usuários utilizam tags e outras informações para encontrar fotos para atividades especificas tópicos ou eventos, lugares, entre outros assuntos de seus interesses;
apresentar anúncios direcionados utilizando-se dos dados de pesquisa e engajamento de seus usuários, o Instagram vende anúncios para empresas que querem alcançar consumidores específicos a quem possam interessar seus produtos;
melhorar a experiência do usuário mostrando conteúdos que possam ser relevantes.
Conforme o aumento de conteúdo na plataforma, encontrar conteúdos que cheguem a usuários de interesse torna-se um desafio que cresce exponencialmente. Algoritmos de machine learning são utilizados para organizar a informação e aprender com o tempo os conteúdos de maior valor e mais relevantes para cada usuário para criar um feed personalizado;
filtrar spam utilizando inteligência artificial, uma vez que as mensagens são detectadas, estas são excluídas. O Instagram utiliza o algoritmo de text analytics DeepText do Facebook para compreender o contexto das mensagens;
apagar comentários ofensivos e conteúdos de cyberbullyng utilizando machine learning que automaticamente excluem estes conteúdos;
estudar a condição humana utilizando machine learning e extrair insights para entender o mundo ao nosso redor (fatores humanos, econômicos,sociais e culturais);
auxiliar no marketing digital para contas comerciais utilizando analytics para dar uma visão do desempenho de postagens, engajamento, além de informações demográficas dos seguidores, como idade, sexo e localização (estes são os recursos do Instagram Insights).
Conclusões
Para o Instagram e tantas outras plataformas, estudar os dados coletados é fundamental para seu desenvolvimento financeiro e como ferramenta. Estas análises só são possíveis por meio de Big Data devido o volume gigantesco de dados. Estes estudos trazem resultados que não beneficiam apenas a empresa, mas também seus usuários, como pudemos observar no conteúdo deste artigo.
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Paula Fernandes atua como Analista de Requisitos em cliente do ramo bancário, elaborando documentação funcional e acompanhando o desenvolvimento do projeto; gerente de projetos em cliente do ramo da indústria automobilística, e Scrum Master em cliente do ramo da advocacia.
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